综述：人工智能在前列腺癌中的应用

这篇综述系统阐述了人工智能（AI）在PCa（前列腺癌）诊疗中的前沿进展，涵盖病理诊断（Gleason评分）、影像分析（mpMRI/PET-CT）、分子分型（PTEN/TMPRSS2-ERG）及大语言模型（LLM）应用，强调AI通过提升筛查效率（APCA模型AUC=0.76）、减少不必要活检（降低38.4%）和优化放疗计划（VTP系统）推动精准医疗，同时指出数据偏差与可解释性等挑战。

　　

引言

前列腺癌（PCa）是全球男性第二大高发恶性肿瘤，2020年新增病例近150万例。早期筛查依赖前列腺特异性抗原（PSA）和 multiparametric MRI（mpMRI），但存在过度诊断（20-50%）和主观性差异。AI通过整合临床参数（如PSMA密度）和影像特征，显著提升了诊断效率，如亚洲前列腺癌AI模型（APCA）将高级别PCa（HGPCa）漏诊率控制在10%的同时减少38.4%的活检。

AI在PCa病理中的应用

提升诊断准确性
Gleason评分的主观性导致病理学家间一致性仅51.7%（k=0.39）。AI模型Galen Prostate通过卷积神经网络（CNN）分析H&E切片，在区分低/高级别癌时AUC达0.941。一项对比研究显示，AI与专家的一致性（94.3%）甚至高于普通病理医师（58%）。半自动标注技术和生成对抗网络（GAN）进一步简化了标注流程，如Rana等开发的模型通过未染色活检图像生成虚拟H&E染色（SSIM=0.902）。

个性化治疗指导
放疗联合雄激素剥夺疗法（ADT）可改善局部PCa预后，但ADT副作用显著。多模态AI（MMAI）模型能识别ADT获益人群（绝对获益10.5%）。放疗领域，随机森林算法生成的计划89%符合临床要求，72%被直接采用。

预后预测创新
传统Gleason分级之外，Survival Quilts模型预测10年PCa特异性死亡率（c-index=0.829）。3D腺体特征分析（ITAS3D）较2D方法更精准预测生化复发（BCR）（AUC=0.80 vs. 0.65）。淋巴结微转移检测模型ProCaLNMD的AUROC高达0.992。

分子分型突破
AI可从病理图像预测PTEN缺失（敏感性95%）和TMPRSS2-ERG融合（AUC=0.85）。线粒体自噬相关lncRNA标志物通过机器学习鉴定，与RIG-I通路关联（AUC>0.6）。

基础模型革新

视觉-语言模型CONCH支持零样本迁移，在病理图像分类和检索中表现优异。Prov-GigaPath通过长序列处理技术分析全切片图像（WSI），在25项任务中领先。CHIEF模型预测16种癌症突变状态（平均c-index=0.74），而Virchow在罕见PCa亚型检测中AUC达0.937。知识共享型模型PLIP利用社交媒体数据训练，外部验证AUC为0.856-0.972。

AI在PCa影像中的应用

诊断辅助
mpMRI的PI-RADS标准存在假阳性（28%低风险患者误诊）。U-Net模型在前列腺分割中Dice分数达0.90，而⁶⁸Ga-PSMA PET/CT的AI检测骨转移灵敏度达99%。PSMA靶向影像的SUV_max阈值差异大（3.2-9.1），AI模型可标准化解读。

治疗优化
生成对抗网络（GAN）将MRI转为伪CT（pCT）用于放疗规划，平均绝对误差≤34.4 HU。3D U-Net精准勾画肿瘤靶区（GTV），灵敏度88%。

预后预测整合
2D CNN模型鉴别¹⁸F-FACBC PET复发灶的AUC为0.971。SVM结合MRI特征预测3年BCR的AUC达0.970。

挑战与未来

可解释性瓶颈
"黑箱"决策阻碍临床信任，LAGAN等模型通过热力图可视化关注区域，P-NET实现全节点可解释。

数据与公平性
单中心回顾性研究为主，OpenPath等公共数据集推动多中心协作。GPT-3.5治疗建议与NCCN指南一致性仅67%，凸显算法偏见需优化。

AI正重塑PCa诊疗范式，从病理切片到分子网络，其高吞吐量分析和自适应学习能力为精准医疗提供新引擎，但需跨学科合作攻克临床转化壁垒。